Diferenças

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+ESSA PAGINA NAO ESTÁ EM USO, ESTÁ APENAS DE BACKUP COMO VERSÃO ORIGINAL PARA AS VERSÕES R E RCMDR DO ROTEIRO
 ====== Testes Clássicos ======
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 Além de testar as premissas, também é importante fazer um diagnóstico para verificar se existem //outliers// e se eles afetam muito o resultado da análise de regressão.
-Para medir a influência de uma observação usamos uma medida denominada **"Distância de Cook"** que é calculada para cada observação e leva em consideração o erro/resíduo da observação e a //leverage//, que pode ser traduzida como "alavancagem". A //leverage// indica o quanto um dado valor de X influencia o valor de //Yestimado//. Se o valor dos //Resíduos// for plotado em relação ao valor de //leverage//, os pontos que possuírem as maiores //leverage// e também erros/resíduos grandes (positivos ou negativos) serão os pontos com maiores distâncias de Cook e consequentemente, maiores influências sobre os parâmetros da reta.
+Para medir a influência de uma observação usamos uma medida denominada **"Distância de Cook"** que é calculada para cada observação e leva em consideração o erro/resíduo (//**e**//) e a //leverage// (//**hii**//) da observação, que pode ser traduzida como "alavancagem". A //leverage// indica o quanto um dado valor de X influencia o valor de //Yestimado//.
 {{ :planeco:roteiro:distancia_cook_equacao_portugues.png?300 |}}
 <WRAP center round tip 90%>
-Valores altos de Distância de Cook significam que se esse ponto for retirado das análises, a inclinação da reta de regressão pode mudar muito.
+Valores altos de Distância de Cook significam que se esse ponto for retirado das análises, a inclinação da reta de regressão pode mudar muito. Veja o exemplo abaixo, do livro de Quinn & Keough (2008), mostrando o efeito de três diferentes pontos sobre a inclinação da reta.
+{{ :planeco:roteiro:figuraleverageq_k.jpg?300 |}}
 </WRAP>
+Se o valor dos //Resíduos// for plotado em relação ao valor de //leverage//, os pontos que possuírem as maiores //leverage// e também erros/resíduos grandes (positivos ou negativos) serão os pontos com maiores **Distâncias de Cook** e consequentemente, com maiores **influências** sobre os parâmetros da reta.
 Devido ao tempo escasso, não vamos construir esse gráfico passo-a-passo. Vamos usar uma função mágica do R que vai mostrar 4 gráficos de diagnóstico de uma só vez e incluirá esse gráfico para que você possa analisar.